1.基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，包括：a、将玉米种子样本，放置在高光谱反射图像采集系统中，采集并获取相应玉米种子样本在M个波段下的M个高光谱反射图像；在所得M个高光谱反射图像中，提取每个波段的图像作为相应高光谱反射图像的子图像，M为自然数；

b、在每个波段下，利用图像分割方法对步骤a所得相应子图像进行轮廓提取，得到玉米种子轮廓图像；

基于所得玉米种子轮廓图像，提取至少包含面积、周长、长轴、短轴、离心率、当量直径、长宽比、圆形度、矩形度、内切圆半径、离散度与紧凑度的12个形状特征参数；

将所得M个波段下的12M个形状特征参数，作为判断相应玉米种子样本所属类别的特征参数；

c、将步骤b所得12M个形状特征参数，输入预先建立的检测模型进行检测处理，获取相应玉米种子样本所属纯度类别的检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，在步骤b中，所述利用图像分割方法对步骤a所得相应子图像进行轮廓提取的操作具体包括：利用步骤a所得相应子图像，基于区域主动轮廓模型、结合水平集的方法，提取多目标条件下的玉米种子轮廓图像；该模型的能量泛函形式为： ⑴

其中， 是目标区域在灰度值， 是背景区域的灰度值，每次轮廓曲线演化时， 和都要重新估计，参数 、 均为正的权重系数， ；

在轮廓曲线演化过程中，假设初始水平集函数 是根据初始曲线 构造的内正外负的符号距离函数，长度项 和面积项 分别表示成：

⑵

其中， 为原始图像 的定义域， 为Heaviside函数， 为Dirac函数；

根据公式⑵，将公式⑴扩展为：

⑶

为了得到最小的能量泛函 ，假设 不变，求得参数 和 的极小值，通过构造Euler-Lagrange方程，得出以函数 表示的偏微分方程，按照泰勒展开式表示为： ⑷

每次轮廓曲线演化时，该区域主动轮廓模型通过对 和 的重新估计，代入公式⑷进行不断的迭代，实现 函数的更新后，通过 函数的零水平集函数，即可获得更新后的演化轮廓曲线，如此不断的循环，直到演化曲线到达最终的目标边界，得到最终的分割结果。

3.根据权利要求2所述的基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，在步骤b中，获取所述最终的分割结果的算法的主要步骤，包括：初始化参数 ，构建演化的初始演化轮廓曲线 ，得到

零水平集函数 ；

离散化各变量 的值和当前演化曲线的曲率 ；

通过迭代，求取水平集函数 的值；

演化曲线达到迭代次数，停止迭代，输出最终的目标轮廓，显示分割图像；

通过区域主动轮廓模型结合水平集的方法，确定M个波段图像中玉米种子图像轮廓，从而提取出M个波段下共12M个形状特征参数，作为判断相应玉米种子样本所属类别的特征参数。

4.根据权利要求1所述的基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，在步骤c中，所述预先建立的检测模型具体包括：利用偏最小二乘判别分析法，作为构建检测模型的工具，构建不同品种的玉米种子样本的检测模型。

5.根据权利要求4所述的基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，在步骤c中，所述获取相应玉米种子样本所属纯度类别的检测结果的操作，即利用不同品种的玉米种子样本的检测模型进行判别的过程，具体包括：基于所述不同品种的玉米种子样本的检测模型，建立样本的分类标签，并将样本划分为两组，其中一组为训练集，另一组为测试集；

建立训练集样本中分类标签与形状特征参数的PLS回归模型；

根据训练集建立的模型，计算测试集的分类变量的值Y，如果Y=类别标签，则判定样本属于该类，否则不属于该类；最后统计该类别的正确分类率。

6.根据权利要求1所述的基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，步骤a中的高光谱反射图像采集系统，包括电源、石英卤素钨灯、光纤、采光室、CCD控制器、CCD数字照相机、光谱仪、聚焦透镜与反射光源架构，其中：所述CCD控制器、CCD数字照相机、光谱仪、聚焦透镜与反射光源架构，均设置在采光室内部；所述CCD控制器、CCD数字照相机、光谱仪与聚焦透镜依次配合连接，且位于反射光源架构的上方；

所述聚焦透镜设置在光谱仪的前端，光谱仪设置在CCD照相机上，CCD数字照相机的输出端与CCD控制器相连，CCD控制器的输出端与计算机相连，用于向计算机输出采集所得高光谱反射图像；所述石英卤素钨灯的电源端与电源相连，并通过光纤连接至反射光源架构，形成线光源；

所述线光源照射在待测对象上，通过光谱仪与CCD数字照相机，采集待测对象的高光谱反射图像。

7.根据权利要求6所述的基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，在步骤a中，利用高光谱反射图像采集系统采集并获取相应玉米种子样本在M个波段下的M个高光谱反射图像的操作，具体包括：s1、将CCD数字照相机、光谱仪及反射光源架构，放置在采光室内；

s2、在采光室内盖上光谱仪前端的聚焦透镜镜头盖，采集第 个波段下全黑标定图像及图像光强值 ， ；

s3、在采光室内获取第 个波段下标准白板标定图像光强值 ， ；

s4、将相应玉米种子样本全部反面朝上（无胚面），按照固定次序放置在黑色载物板上，且位于CCD数字照相机、光谱仪及聚焦透镜的下方；

相应玉米种子样本在第 个波段下连续采集10cm长的样本图像、以及样本图像光强值， ；

s5、利用标准白板标定图像的光强值，计算每幅图像的在第 个波段下高光谱反射图像的相对光强值 ， ；

其中， 为第 个波段下每个玉米种子高光谱反射图像的相对光强值； 为第 个波段下每个玉米种子高光谱反射图像的光强值； 为第 个波段下标准白板高光谱反射图像的光强值， 为第 个波段下采集的全黑标定图像光强值；

s6、利用图像分割方法对步骤a所得相应子图像进行轮廓提取，然后对得到的玉米种子轮廓提取出面积、周长、长轴、短轴、离心率、当量直径、长宽比、圆形度、矩形度、内切圆半径、离散度、紧凑度共12个形状特征参数；将所得M个波段下共12M个形状特征参数，作为判断相应玉米种子样本所属类别的特征参数。

8.根据权利要求7所述的基于高光谱反射图像采集系统的玉米种子纯度无损检测方法，其特征在于，所述CCD数字照相机和光谱仪覆盖的波长为400~1000nm；所述黑色载物板为长方形，黑色载物板的长度大于线性光源的长度。

9.高光谱反射图像采集系统，其特征在于，包括电源、石英卤素钨灯、光纤、采光室、CCD控制器、CCD数字照相机、光谱仪、聚焦透镜与反射光源架构，其中：所述CCD控制器、CCD数字照相机、光谱仪、聚焦透镜与反射光源架构，均设置在采光室内部；所述CCD控制器、CCD数字照相机、光谱仪与聚焦透镜依次配合连接，且位于反射光源架构的上方；

所述聚焦透镜设置在光谱仪的前端，光谱仪设置在CCD照相机上，CCD数字照相机的输出端与CCD控制器相连，CCD控制器的输出端与计算机相连，用于向计算机输出采集所得高光谱反射图像；所述石英卤素钨灯的电源端与电源相连，并通过光纤连接至反射光源架构，形成线光源；

所述线光源照射在待测对象上，通过光谱仪与CCD数字照相机，采集待测对象的高光谱反射图像。

10.根据权利要求9所述的高光谱反射图像采集系统，其特征在于，所述反射光源架构，包括线性光源与电动平台；所述线性光源与电动平台，配合设置在CCD控制器、CCD数字照相机、光谱仪与聚焦透镜的下方。